基于数字信号处理器和小波包重构算法的配电网接地选线装置的研究 被引量：18

1

作者 石勇 张艳霞 沈勇环 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期50-54,共5页

根据配电网单相接地故障中零序电流的特点,利用小波包对零序电流进行分解,在按能量最大原则选取的特征频带中通过比较重构后电流瞬时值的符号进行接地故障选线,仿真结果表明该方法既能实现相电压峰值附近的故障选线,也能实现相电压过零... 根据配电网单相接地故障中零序电流的特点,利用小波包对零序电流进行分解,在按能量最大原则选取的特征频带中通过比较重构后电流瞬时值的符号进行接地故障选线,仿真结果表明该方法既能实现相电压峰值附近的故障选线,也能实现相电压过零点附近的故障选线;并针对该方法构建了基于数字信号处理器(DSP)的配电网接地选线硬件平台,试验结果表明,该软硬件平台运算速度快、抗干扰能力强、运行稳定。 展开更多

关键词 配电网 接地选线装置 小波包重构算法 数字信号处理器

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基于小波包变换及RBF神经网络的继电器寿命预测 被引量：45

2

作者 李志刚 刘伯颖 +1 位作者 李玲玲 孙东旺 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期233-240,共8页

继电器的性能参数时序值为非平稳时间序列,为了对其工作寿命进行准确预测,本文对小波包变换原理进行了改进,利用改进的小波包变换将具有非平稳特征的继电器超程时间径流序列进行分解,使其平稳项和随机项分离,对平稳项采用传统的AR模型... 继电器的性能参数时序值为非平稳时间序列,为了对其工作寿命进行准确预测,本文对小波包变换原理进行了改进,利用改进的小波包变换将具有非平稳特征的继电器超程时间径流序列进行分解,使其平稳项和随机项分离,对平稳项采用传统的AR模型进行预测,对于随机项则建立基于相空间重构的RBF(径向基函数)神经网络预测模型进行预测,最后通过小波包重构方法对两种模型预测结果进行重构,实现对原始非平稳径流序列的预测。该方法通过实例验证具有较高的精度,是一种可行的方法。 展开更多

关键词 小波包变换 径流序列 小波包重构 AR模型

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小波包分析在一维及二维信号去噪中的应用 被引量：11

3

作者 杨永明 路陈红 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 2004年第3期364-367,共4页

小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法 ,它将频带进行多层次划分 ,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解 ,并能够根据被分析信号的特征 ,自适应地选择相应频带 ,使之与信号频谱相匹配 ,从而提高了时 -频分辨率 ,同时 ,... 小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法 ,它将频带进行多层次划分 ,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解 ,并能够根据被分析信号的特征 ,自适应地选择相应频带 ,使之与信号频谱相匹配 ,从而提高了时 -频分辨率 ,同时 ,对信号的加性噪声、乘性噪声和量化噪声均有很好的去噪效果 . 展开更多

关键词 小波包 小波包分解 小波包重构

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基于小波包算法的斜齿轮滚齿加工误差补偿 被引量：7

4

作者 丁国龙 周明成 +3 位作者 吴熙 李天一 向华 杨春兰 《机床与液压》 北大核心 2023年第8期42-47,共6页

斜齿轮滚齿加工依靠2组电子齿轮箱对多轴同步控制,同步误差来源于滚刀B轴的旋转运动和工件C轴的联动误差以及滚刀沿Z轴的轴向运动和工件C轴的联动误差的线性叠加。复杂的运动关系和不平稳的加工状况,使得传统的斜齿轮加工误差补偿困难... 斜齿轮滚齿加工依靠2组电子齿轮箱对多轴同步控制,同步误差来源于滚刀B轴的旋转运动和工件C轴的联动误差以及滚刀沿Z轴的轴向运动和工件C轴的联动误差的线性叠加。复杂的运动关系和不平稳的加工状况,使得传统的斜齿轮加工误差补偿困难。采集C轴同步误差信号,利用小波包算法对其进行分解,研究不同频段尺度内子频带信号的幅值分布规律,进行误差特征辨识,重构斜齿轮加工同步误差。根据误差叠加原理,将重构后的同步误差解耦到参与联动的各伺服轴,修改NC代码,将误差量反向补偿到伺服轴。最后通过秦川YK3126数控滚齿机斜齿轮加工误差补偿实例,验证了补偿方法的有效性,提高了斜齿轮的加工精度。 展开更多

关键词 滚齿加工 多轴同步运动 小波包分解与重构 误差补偿

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应用EEMD和小波包分解的压力脉动信号时域特征提取方法 被引量：4

5

作者 李瑞 谷立臣 +1 位作者 赵鹏军 郭西惠 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1-6,11,共7页

柱塞马达压力信号是液压系统重要的信号源,其中压力脉动的特征变化能够反映系统局部乃至全局的运行状态。为从多成分混叠的压力信号中有效分离压力脉动成分,重构时域特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decompositi... 柱塞马达压力信号是液压系统重要的信号源,其中压力脉动的特征变化能够反映系统局部乃至全局的运行状态。为从多成分混叠的压力信号中有效分离压力脉动成分,重构时域特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波包分解的压力脉动信号时域特征提取方法。首先,利用EEMD将压力信号与干扰信号分离;其次,根据柱塞泵和柱塞马达压力脉动信号的时频特性,利用小波包分解并重构得到柱塞马达压力脉动信号,提取时域特征;最后,结合实验分析脉动特征随工况的变化规律。该方法经实验验证可行有效,且结果表明:压力脉动幅度随转速的升高而减小,随压力的增大而增大,与压力脉动变化机理一致。研究成果可为柱塞马达的运行状态监测提供方法支撑。 展开更多

关键词 柱塞马达 压力脉动 EEMD分解 小波包分解与重构

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脑电信号多特征融合与卷积神经网络算法研究 被引量：5

6

作者 宋世林 张学军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期148-155,共8页

针对脑电信号(electroencephalogram,EEG)运动想象中单一特征无法多维表征信号中的信息导致的分类准确率不高的问题,提出一种基于样本熵和共空间模式特征融合的特征提取算法。算法先对原始脑电信号进行小波包分解,从中选择包含μ和β节... 针对脑电信号(electroencephalogram,EEG)运动想象中单一特征无法多维表征信号中的信息导致的分类准确率不高的问题,提出一种基于样本熵和共空间模式特征融合的特征提取算法。算法先对原始脑电信号进行小波包分解,从中选择包含μ和β节律的分量进行重构,然后分别提取重构信号的样本熵和CSP(common spatial pattern,CSP)特征,将两者融合组成新的特征向量,使用所设计的一维卷积神经网络对其进行识别获得分类结果。所提方法在2003年BCI Dataset III中获得了91.66%的分类准确率,在2008年BCI Dataset A中获得了85.29%的平均分类准确率。与近年来文献中提出的多特征融合算法相比,准确率提高了7.96个百分点。 展开更多

关键词 脑电信号 运动想象 小波包重构 样本熵 共空间模式 卷积神经网络

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非标配电柜手工装配作业脑力负荷分析 被引量：1

7

作者 刘巍巍 丁子健 林强 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期298-305,共8页

由于非标配电柜具有个性化定制的特点,决定其无法实现自动化装配而只能采取手工方式进行.以装配者脑电波中θ、α、β波的能量变化为基础,构建了装配者脑力负荷模型.通过分析脑电波各波段能量随时间的变化规律,确定引起脑力负荷曲线大... 由于非标配电柜具有个性化定制的特点,决定其无法实现自动化装配而只能采取手工方式进行.以装配者脑电波中θ、α、β波的能量变化为基础,构建了装配者脑力负荷模型.通过分析脑电波各波段能量随时间的变化规律,确定引起脑力负荷曲线大幅上升的关键因素;根据脑力负荷随时间的变化曲线,判断出易出现装配错误的脑力负荷阈值.结果表明,实验结论与手工装配作业实际检测结果相一致,证明了该方法的有效性,进而为非标配电柜手工装配作业的优化提供理论依据. 展开更多

关键词 手工装配作业 非标配电柜 脑力负荷模型 时频分析 小波包分解 小波包重构 曲线拟合

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双谱图像的机械故障嵌入式诊断系统研究 被引量：10

8

作者 李剑飞 董辛旻 +1 位作者 郝旺身 刘嘉辉 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第S1期221-224,共4页

以圆柱齿轮为对象,提出了基于双谱图像的机械故障嵌入式诊断方法。首先,通过小波包阈值去噪、小波包重构、双谱分析生成故障信号的双谱图,并通第一类灰度矩来表征双谱图特征。这些特征统计量,作为BP神经网络模式识别算法的输入特征向量... 以圆柱齿轮为对象,提出了基于双谱图像的机械故障嵌入式诊断方法。首先,通过小波包阈值去噪、小波包重构、双谱分析生成故障信号的双谱图,并通第一类灰度矩来表征双谱图特征。这些特征统计量,作为BP神经网络模式识别算法的输入特征向量,从而对这些特征集合进行分类,识别出相应的齿轮故障类型。实验证明在具有噪声的情况下,该方法取得了比较理想的识别率,验证了基于图像识别的齿轮箱故障诊断方法的可行性。以OpenCV库编写的代码移植到嵌入式系统简单易行,开发效率高,程序运行可靠。 展开更多

关键词 齿轮箱故障诊断 小波包去噪 小波包重构 双谱分析 灰度矩 BP神经网络 OPENCV

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小波变换在牵引供电系统谐波检测中的应用 被引量：1

9

作者 赵闻蕾 邹积岩 +1 位作者 赵红丽 张明 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期131-135,共5页

采用一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析方法完成谐波有效值测量和信号畸变定位,实现牵引供电系统的各次谐波跟踪,对谐波的实时补偿提供理论依据。通过利用小波变换将某一信号分解到某一频带上,根据采样频率及其小波包分解尺度... 采用一种基于小波包分解系数重构算法的谐波分析方法完成谐波有效值测量和信号畸变定位,实现牵引供电系统的各次谐波跟踪,对谐波的实时补偿提供理论依据。通过利用小波变换将某一信号分解到某一频带上,根据采样频率及其小波包分解尺度确定频带范围,实现该频带所包含的谐波含量分析,获得频带内所有整数次和非整数次谐波量值,克服谐波测量因频谱泄漏、栅栏效应造成的误差。仿真结果表明,基于小波包分解系数重构算法的谐波含量测量方法得出的结果具有较高的准确性,为谐波检测和滤波补偿提供了可靠的理论基础。 展开更多

关键词 小波变换 小波包分解系数重构算法 有源电力滤波器 谐波 MATLAB/SIMULINK

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利用热成像技术对心率进行无接触检测的研究 被引量：9

10

作者 梁智敏 陈骐 +2 位作者 肖书明 马洁 甄庆凯 《中国体育科技》 CSSCI 北大核心 2018年第1期136-144,F0003,共10页

目前,在体育领域检测运动员心率的常用方法大多数是接触式检测,而接触式检测会使运动员产生异物感,影响运动员的真实运动状态。利用红外热成像技术,提出了一种非接触式实时测量心率的新方法。对于静态心率,采用图像处理技术对视频帧中... 目前,在体育领域检测运动员心率的常用方法大多数是接触式检测,而接触式检测会使运动员产生异物感,影响运动员的真实运动状态。利用红外热成像技术,提出了一种非接触式实时测量心率的新方法。对于静态心率,采用图像处理技术对视频帧中感兴趣区域进行分割并追踪,得到视频中感兴趣区域的整体灰度均值变化曲线,对采集到的信号采取小波分析去除信号中的噪声,并进行带通滤波,最后利用小波包重构实现心率的实时检测,取得了较好的效果。对于动态心率变化,采用热红外图像中感兴趣区域的灰度均值的变化来分析动态心率的变化趋势,这两种方法在Bland-Altman分析中取得良好的一致性。 展开更多

关键词 热红外图像 心率测量 滤波 小波包分解与重构

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基于GM(1,1)模型的齿轮故障识别预测研究 被引量：3

11

作者 赵红斌 夏蒙健 +2 位作者 张强 顾颉颖 张佳瑶 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期118-128,共11页

针对齿轮故障诊断问题,提出一种基于灰色预测模型(GM(1,1))的齿轮故障识别预测方法。根据齿轮磨损情况将齿轮故障定义为4种状态:正常齿轮状态、齿根裂纹故障状态、齿面磨损故障状态和断齿故障状态。通过搭建齿轮故障诊断实验台,利用振... 针对齿轮故障诊断问题,提出一种基于灰色预测模型(GM(1,1))的齿轮故障识别预测方法。根据齿轮磨损情况将齿轮故障定义为4种状态:正常齿轮状态、齿根裂纹故障状态、齿面磨损故障状态和断齿故障状态。通过搭建齿轮故障诊断实验台,利用振动传感器采集齿轮工作过程中处于不同磨损状态时的振动加速度信号样本,利用小波降噪、小波分解重构等方法重构特征信号,得到去噪后的信号图像,进而提取振动加速度信号特征数值,并基于GM(1,1)建立齿轮故障识别预测模型。研究表明,该模型预测数值与真实值误差均值在0.56%~0.67%,相对误差均方根值在0.33%~0.43%,其中齿根裂纹状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.33%;断齿故障状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.39%;齿面磨损故障时相对误差均值为0.56%,相对误差均方根为0.43%。表明模型预测精度较高,可用于齿轮故障预测研究,为齿轮故障诊断提供了一种新的研究方法及理论依据。 展开更多

关键词 减速器齿轮 齿轮故障识别 小波包分解重构 GM(1 1)模型

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